城镇土地定级技术应用研究的进展

经过20年的工作实践和理论研究,我国城镇土地定级技术已经日趋成熟,特别是计算机辅助下的多种数学模型和GIS技术的采用,使土地定级过程更加方便快捷,定级结果更加准确有效。数学方法在城镇土地定级中的应用主要集中在级别测算、级别划分、级别验证3个方面,共有近20余种数学方法进行了实证研究;在GIS方法参与城镇土地定级的应用研究中,栅格数据空间分析的应用、DEM数据模型参与下的地形地貌功能分计算、K阶数据场模型作用分值计算及时间距离衰减法确定作用因素的扩散分值等是当前应用研究的主要方向。     

GIS支持下的城镇土地定级评价研究--以新疆乌苏市为例

土地定级评价研究是进行地价评估的重要基础,结合乌苏市的实际情况,运用特尔非法确定了研究乌苏市的定级因素、因子以及权重,充分利用MAPGIS软件的空间分析功能计算了各因素、因子的分值和土地定级单元的分值,依据定级单元分值对土地级别进行了初步划分;按照规程要求对土地界别进行确定。     

CIS支持下的城镇土地定级评价研究——以新疆乌苏市为例

土地定级评价研究是进行地价评估的重要基础,结合乌苏市的实际情况,运用特尔非法确定了研究乌苏市的定级因素、因子以及权重,充分利用MAPGIS软件的空间分析功能计算了各因素、因子的分值和土地定级单元的分值,依据定级单元分值对土地级别进行了初步划分;按照规程要求对土地界别进行确定。     

GIS支持下的城镇土地分等定级评价研究——以新疆克拉玛依市为例

土地分等定级评价研究是进行地价评估的重要基础.结合克拉玛依市的实际情况,运用特尔非法确定研究区克拉玛依市的定级因素、因子以及权重;充分利用MAPGIS软件的空间分析功能计算各因素、因子的分值和土地定级单元的分值;依据定级单元分值对土地级别进行了初步划分;按照规程要求对土地界别进行确定.研究结果与实际情况基本一致.     

基于相关一致性的城镇土地定级因素综合权重的确定

为减少主观赋权法带来的定级误差,提出了用主客观综合赋权法来确定土地定级影响因素的权重。由于该方法既充分利用了样本资料的统计信息,又反映了专家的理论知识和经验,从而使定级结果比较合理。最后结合山东省德州市城镇土地定级具体实践,对该方法进行了验证,结果表明,该方法得出的定级结果更加符合客观实际。     

农村集体建设用地定级研究——以江西省锦江镇为例

研究集体建设用地级别划分方法,对丰富集体建设用地定级理论体系,规范集体建设用地流转具有重要意义。以江西省锦江镇为例,采用多因素综合评定法从繁华程度、交通条件等7个方面初选影响集体建设用地质量的指标,再结合主成分分析法进一步分析确定最终定级指标和权重,运用总分频率直方图法将研究区划分为4个土地级别。结果表明:(1)通过主成分分析法最终选取了最具代表性的18个因子;采用加权求和法计算单元综合分值,综合分值分布在24.96~87.63,二级评价单元面积最多;(2)本次土地级别评定结果符合实际情况,具有较强的应用性和操作性,对引导当地农村土地利用具有重要意义;(3)多因素综合评定法和主成分分析法相结合的定级方法提高了传统集体建设用地定级方法的准确性和客观性,为有关技术规范的制定奠定了基础。     

基于GIS的城区土地定级研究——以南县城区为例

城市土地定级工作涉及数据资料繁多、处理过程复杂,且更新周期较短。为提高土地定级工作的效率及科学性,基于GIS空间技术,采用特尔菲法进行评价因素、因子权重的确定,对土地数据进行处理、分析,并加权得到各单元的总分值,最后采用总分值频率直方图法进行土地等级的综合评定。研究结果表明:该方法有效实现了土地定级的科学性,从而提高了土地定级成果的精度和可信度。     

论城镇土地定级网格法合理运用

从满足单元内部因素作用分值差值精度要求出发，对定级精度原则作了分析，并通过实例数据计算确定网格单元最大允许边长，以阐述如何合理运用网格法。该方法改变了传统做法，对计算机系统定级网格大小确定作出了合理鉴定，本方法对土地定级系统建设和应用具有一定参考和借鉴作用。     

模糊综合评判法在小城镇土地定级中的应用

本研究将模糊综合评判分析的数学方法引入到城区土地定级中来,以其中一个评价单元为例介绍了利用两级模糊综合评判对齐河县城区土地进行分级的方法,按照最大隶属度原则将齐河县城区土地分为4级。经实践检验,该方法确定的土地级别符合当地的实际,能够遵循城市土地质量变化的规律,说明模糊综合评判法在小城镇土地定级中的应用是可行的。     

农用地修正法定级中区位系数求取方法研究——以河北省冀州市为例

以河北省冀州市为例 ,基于GIS软件Mapinfo及深圳凯立德计算机公司提供的土地定级估价软件 ,探讨了农用地定级中区位系数求取的技术和方法 ,以期为农用地分等定级实践工作的进一步开展提供科学依据。     

多因素数据重心预测法对比研究——中国钢材消费量预测实证分析

将多因素数据重心预测法与传统的最小二乘法应用于我国钢材消费量的预测,并从建模到预测结果的统计检验指标等方面进行对比研究。结果表明,多因素数据重心预测法在预测结果的稳健性方面具有较大的优越性,同时多因素数据重心法在处理具有异常数据的样本数据方面具有明显的平滑系统误差的作用。另外,多因素数据重心法还具有更直观、易于理解与运用、对数据的要求比最小二乘法宽松等优点。     

云南省年均降雨量空间插值模拟方法比较

用反距离权重法、普通克里金法、基于样条函数法和回归模型计算法对云南省内134个气象站1993—2007年年均降雨量进行空间插值,将插值预测结果与检测点数据作对比分析,结果表明：4种插值法均能反映云南省内年均降雨量的空间分布特征,反距离权重法插值误差最小,精度最高,回归模型模拟插值误差较大,但能直观地反映年均降雨量随地理位置及海拔高度立体变化而变化的特征。     

基于最小二乘的点云叶面拟合算法研究

利用地面激光扫描仪(TLS)获取户外树木的大量点云数据,从中截取树叶点云数据并以此来进行曲面拟合,构建树叶真实三维模型。主要针对空间散乱点云数据的曲面拟合方法进行研究。在最小二乘法、正交最小二乘法、移动最小二乘法等3种二维曲面拟合方法基础上,针对空间散乱点云数据,提出新的曲面拟合方法。通过比较这3种方法对点云数据曲面拟合后效果,得出结论:针对树叶散乱点云数据,移动最小二乘法能够有效的拟合出树叶的曲面。     

养分平衡法配方施肥数据库建模

【研究目的】养分平衡法是一种重要的配方施肥方法,在进行施肥决策时,需要依赖大量的施肥参数进行计算,所以建立数据库对施肥参数进行有效地管理是一项非常重要的工作。【结果】笔者给出了养分平衡法简洁的计算公式,采用实体-关系建模的方法确定了8个实体对象和12个关系对象,并绘制了完整的实体-关系图。【结论】本文的分析对于其他配方施肥方法的参数管理同样具有参考意义。     

遥感蒸散估算研究进展

阐述了蒸散遥感估算的基本原理与方法,按不同的作用机理将主要的蒸散遥感估算方法分为基于地表与空气温度温差的经验方法、地表能量平衡模型、基于遥感数据源的Penman模型、基于植被指数和温度综合模型、互补相关模型以及遥感数据与陆面模型同化方法,并对各种方法的优缺点和适用性进行了分析,最后,对遥感蒸散估算面临的困难及发展方向进行了展望。     

鄱阳湖流域近49年降雨序列一致性检验与分析

对搜集到的鄱阳湖流域16个气象站1960～2008年的降雨数据进行一致性检验与分析。首先,对各站数据进行图解法检验,利用双累积曲线法绘出各气象站的双累积曲线图;然后,对站点缺失资料进行插补,采用算术平均法、正常值比率法和改进距离倒数法对宁冈站1999～2006年的缺失数据进行插值,并利用VNR法对插值结果进行统计检验;最后,利用VNR、累积偏差和贝叶斯检验3种方法对数据进行统计检验,结果显示所有数据全部通过95%置信度检验。     

水稻遥感估产信息系统中数据压缩方法的研究

水稻遥感估产信息系统拥有包括地理坐标数据、各种光谱数据在内的各种数据,作者提出了对二维地理空间进行编码,由一个编码代替两个地理坐标,从而实现对地理坐标数据的压缩,其压缩率为1:2。文中还针对土壤光谱特点,利用实验室标准土壤光谱与实际土壤光谱之间的关系,提出了土壤光谱回归压缩方法,将每条土壤光谱曲线,压缩为2个回归系数。     

带有缺失数据的一种动态聚类方法

【目的】探讨实际问题研究中的不完全数据聚类。【方法】利用相关变量的辅助信息,对缺失数据进行推估,确定其合理的替代值,从而构造出一个“完全”数据集。在此基础上以EM算法循环迭代,参数的估计值和缺失数据的替代值都将逐渐收敛,以相应的贝叶斯后验概率判别个体的归类,进而实现动态聚类。【结果】模拟研究表明,缺值替代法具有较好的收敛性,对有缺失的数据基本都可正确地聚类。【结论】Fisher的鸢尾花花类识别数据验证了缺值替代法的可行性,其聚类的准确性高于缺值删除法,基本接近完全数据聚类。     

单元内相关分析法

在估计遗传参数过程中，将不同畜群、不同年度的资料合并使用，扩大了样本含量，但增加了资料处理的复杂性．为解决扩大样本含量带来系统误差增加的矛盾，同时又不使资料处理过于复杂，盛志廉（１９８０）提出了单元内同胞相关法．该法的单元间通常为同一形式资料．或者半同胞资料。或者全同胞资料．本研究进一步探讨了用不同来源且形式不同资料合并估计遗传参数的方法．将单元内同胞相关法拓广为单元相关分析法．     

基于MODIS多时相数据的冬小麦种植面积提取方法研究

以河南省作为研究区域,采用冬小麦返青及拔节期间的高光谱数据MODIS-NDVI 16 d合成数据集,利用遥感手段对河南省冬小麦面积进行估测。利用剔除非耕地后的数据,使用最小噪声分离(MNF)的方法进行数据压缩处理,并基于连续最大角突锥模型的线性混合像元分解法进行估测计算。估测结果与当年河南省实际统计数据相比,在特殊气候影响下,其相对误差也仅在0～7%,说明这种方法提取效果较好,在农作物面积估测中具有较强的应用价值。